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タイムテーブル

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11月4日(金)
KU会場
A会場
B会場
KF会場 P会場 ホワイエ
建物 工学院
3F
エステック
21F
エステック
21F
工学院
5F
エステック
4F
工学院
3F
9:30 受付
企業ブース
10:00
|
10:10
オープニング
10:10
|
11:40
特別セッション1
11:40
|
12:40
休憩(60分)
12:40
|
13:40
特別セッション2
13:40
|
14:00
休憩(20分)
14:00
|
15:40
ソーシャルメディアマイニング
(1G-1)
データ/コンテンツ管理
(1G-2)
技術報告
セッション1
(1T)
15:40
|
16:00
休憩(20分)
16:00
|
17:40
検索と
ランキング
(2G-1)
ストリーム処理とストレージ
(2G-2)
技術報告
セッション2
(2T)
17:40
|
18:00
休憩(20分)
18:00
|
20:00
ポスターレセプション


11月5日(土)
KU会場
A会場
B会場 KF会場
P会場 ホワイエ
建物 工学院
3F
エステック
21F
エステック
21F
工学院
5F
エステック
4F
工学院
3F
9:00 受付
企業ブース
9:30
|
10:45
ユーザモデリングと応用
(3G-1)
感性データ
と印象
マイニング
(3G-2)
9:30-10:45
技術報告
セッション3
(3T)
10:45
|
11:00
休憩(15分)
11:00
|
12:15
テキスト
マイニング
と応用
(4G-1)
マルチメディアとデジタル
ライブラリ
(4G-2)
技術報告
セッション4
(4T)
12:15
|
13:15
休憩(60分)(DBS研,DE研合同委員会)
13:15
|
14:30
論文賞
セッション
14:30
|
14:50
休憩(20分)
14:50
|
15:50
特別講演
15:50
|
16:20
表彰
16:20
|
16:40
クロージング



特別講演:サイバー・フィジカルカップリングによるユビキタスサービスの実現

司会:山名早人(早稲田大学)
講 演 概 要:ユビキタス社会では、あらゆるモノ、人、空間がネットワークにシームレスにつながり、それらをエンパワーする様々なユビキタスサービスが実現されてきている。スマートなサイバーフィジカルカップリング機構は、従来のフィジカル空間とサイバー空間をセンシング(S)、プロセッシング(P)、アクチエーション(A)といったSPAコンポーネントでカップリングさせることにより、双方向に連結できる機能を提供している。本講演では、スマートなサイバー・フィジカルカップリングが生み出すさまざまなユビキタスサービスの進化について、サイバーフィジカルコンピューティングの視点から議論する。
講  演 者:徳田 英幸様(慶應義塾大学環境情報学部教授
          大学院政策・メディア研究科委員長)
1975年慶應義塾大学工学部卒 同大学院工学研究科修士 1983年ウォータールー大学計算機科学科博士(Ph.D. in Computer Science) 1983年米国カーネギーメロン大学計算機科学科に勤務、研究准教授を経て、1990年より、慶應義塾大学環境情報学部に勤務。慶應義塾常任理事(1997-2001)、環境情報学部長を経て、現在、大学院政策・メディア研究科委員長・環境情報学部教授。主に、ユビキタスコンピューティングシステム、オペレーティングシステム、分散システムに関する研究などに従事。現在,日本学術会議連携会員、情報処理学会フェロー、情報通信審議会委員、情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会顧問、ネットワークロボットフォーラム会長、ユビキタスネットワークフォーラム技術部会長&電子タグ高度利活用部会長、UbiComp-Pervasive JSC委員などを務める。研究教育業績に関してMotorola Foundation Award, IBM Faculty Award, 経済産業大臣賞、総務大臣賞、情報処理学会功績賞などを受賞。


特別セッション1:Hadoopによる大規模データ解析

司会:小山聡(北海道大学)
開催趣旨: Web上で提供される各種サービスにおいては、その背後で扱われるデータ量が爆発的に増加しており、これらのデータを効率的に処理することがサービス向上に不可欠となっています。近年、分散ファイルシステム上で大規模データを処理するオープンソースソフトウェアとしてHadoopが着目されており、多くの企業で実サービスに用いられています。本特別セッションでは、実際にHadoopを用いた開発経験をお持ちの研究者・技術者の方々をお招きし、Hadoop関連技術の全体像と複数の企業での開発事例をご講演頂きます。

Why Hadoop? -情報インフラとしてのHadoopの性質-

講 演 概 要:Hadoopは、大規模Webサービスやセンサーネットワークなど、日々巨大なデータが生み出されつづける場所で効率的にデータ処理を行うためのツールとして、さまざまな領域で普及しつつある。一方で、既存のツール(RDBMSや分散ファイルシステム)の枠組みでとらえようとすると、非常にわかりにくい側面もHadoopはもっている。その原因は、Hadoopは他の情報インフラと大きく異なる性質を有していることにある。本講演では、新たな情報インフラとしてのHadoopの性質を大まかに示し、なぜHadoopが必要とされているのかを明らかにする。あわせて、ネクスト・リッテル研究所における利用事例を紹介し、今後Hadoopの活用が期待される分野を提示する。
講  演 者:清田 陽司様(株式会社ネクスト リッテル研究所 所長、
         東京大学情報基盤センター学術情報研究部門 特任講師)
自然言語処理アプリケーションおよび情報検索技術の研究者。利用者の情報リテラシーを高めるための技術に興味を持ち、Web情報と図書館情報の融合、大量のユーザ行動データを利用した情報レコメンデーションなどのテーマに取り組んでいる。2007年 産学連携ベンチャー リッテルの起業に携わり、国立国会図書館リサーチ・ナビhttp://rnavi.ndl.go.jp/などのシステム開発に携わる。2011年 不動産情報ポータルHOME'Sを運営する株式会社ネクストに設立されたリッテル研究所の所長に着任。東京大学情報基盤センター特任講師を兼任。1975年福岡県生まれ、1998年 京都大学工学部卒、2004年 京都大学大学院情報学研究科博士課程修了。2004年から2010年まで東京大学情報基盤センター助手・助教。博士(情報学)。http://twitter.com/kiyota_yoji

AmebaサービスにおけるHadoopおよび関連プロダクトの活用

講 演 概 要:サイバーエージェントが運営するAmebaサービスではアメーバブログの「アクセス解析」(サービスの名称)などにおいて、Hadoopが広く知られる以前からHadoopを利用してきております。Ameba Technology LaboratoryではAmebaサービス全体のログ解析基盤システムをコア技術としてHadoopを採用して構築いたしました。HadoopをSQLライクな言語で扱うことができるHiveを中心に、どのようにしてログ基盤システムを構築したかをお話しさせていただきます。また、Hadoop関連プロダクトの利用事例もいくつかでてきておりますので、この機会にご紹介できればと思っております。
講  演 者:福田 一郎様(株式会社 サイバーエージェント アメーバ事業本部
         Ameba Technology Laboratory 研究室長)
1983年鳥取県生まれ。東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻修士課程修了。2008年株式会社サイバーエージェント入社。アメーバピグなどの開発、運用を経て、2010年よりHadoopを用いたアメーバサービスのログ解析基盤の設計、開発、運用を行う。2011年4月より秋葉原にAmeba Technology Laboratoryを開設。ログ解析・データマイニング・検索・機械学習など大量データを扱い、サービスに活かすための部署を設立し、現職。

大規模な機械学習の実現

講 演 概 要:Hadoopの登場により、大規模データ処理の敷居はとても低いものとなった。これまで、データマイニングをはじめとする高度な分析や、大量の非構造化されたデータに対する分析は、高価なものであった。その敷居が低くなることにより、そして、処理コストが安くなることにより、今まで大規模データ分析が十分には適用されてこなかった分野でも活用され初めている。とはいえ、まだ、大規模データ分析の一般化ははじまったばかりであり、どのような分析が可能なのか、そして、ビッグデータに対してどう立ち向かえばよいのか、ということをこれから考えていかなければならない。そのような大規模データ分析の一つの重要な技術分野として、機械学習がある。PFIでは、機械学習の大規模化を目指して、Hadoopを利用した実ビジネスへの応用、そして、機械学習に適した新しい分散システムの開発を行っている。本講演では、大規模分散システムによって現実のものとなる、新しいコンピューティングの世界を示す。
講  演 者:西川 徹様(株式会社 Preferred Infrastructure 代表取締役社長)
株式会社Preferred Infrastructure(PFI)代表取締役。2006年の大学院在学中にPFIを設立。 大学・大学院時には大規模な並列処理システムの研究を行う。 その後、PFIでは、情報検索システムの開発や、機械学習・自然言語処理システムの大規模化・実世界への応用を行っている。

楽天におけるHadoop活用と、BIG Dataのビジョン

講 演 概 要:3万6000の店舗、8000万を超える商品、6000万を超える会員を擁する楽天市場においても、日々増大するデータを、より速く、より大量に、より効果的に解析し、サービスの精度を高めていく多様な仕掛けが行われています。また、楽天市場だけでなく、事業を横断する解析プラットフォームの構築等、グローバルな試みも行われています。本講演では、楽天市場におけるHadoopの活用例に触れつつ、楽天グループにおけるBIG Dataのビジョンについて解説します。
講  演 者:森 正弥様(楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所長)
1998年,アクセンチュア株式会社入社.2006年,楽天株式会社入社.現在,同社 執行役員 兼 楽天技術研究所長として,研究開発組織のマネジメントに従事.情報処理学会,電子情報通信学会各会員.Rubyアソシエーション評議員. 経済産業省次世代高度IT人材モデルキャリア検討委員. 著作に「クラウド大全」(日経BP社、共著),「ウェブ大変化 パワーシフトの始まり」(近代セールス社)がある.


特別セッション2:Imagine: 日本を元気にするWeb+DB

司会:井上創造(九州工業大学)
開催趣旨: 震災復興やエネルギー問題,少子高齢化のように,今の日本が抱える問題は枚挙にいとまが無い.そのような中,震災時に種々のボランティアWebサービスが活躍したように,WebやDBに出来ることも多くあり,社会からの期待も大きいと思われる.
しかし,これまで「想定外」だった事象が想定内に入ってきた今,今後を予想し,行動することは容易ではない.本セッションでは,多様な立場の講演者および参加者が入り混ざって幅広く深い議論をすることによって,今後の日本の方向性を想像したい.

ボランティア情報データベースによる被災地支援
-Wiki編集からAPIによるデータ配信まで

講 演 概 要:東日本大震災をきっかけにボランティア情報による被災地支援のため、ボランティア情報ステーション(VIS、現在ボランティアインフォ)を立ち上げた。当初Wikiを利用して情報提供していたが、ユーザー面を廃し、APIによるデータ配信に切り替えたことで、Yahoo!やgooなどポータルサイトやエンジニアによってアプリが開発され、広くボランティア情報を届けることが可能になった。緊急時のデータベース設計と情報を広げる戦略、活動中に被災地から突きつけられた課題についても紹介する。
講  演 者:藤代 裕之様(NTTレゾナント)
1973年徳島生まれ。広島大学文学部哲学科卒、立教大学21世紀社会デザイン研究科修士課程修了。大学卒業後に、徳島新聞に入社。記者として、社会部で司法・警察、地方部で地方自治などを取材。2005年からNTTレゾナント(goo)。ニュースデスク、CGM編集長、gooラボ担当を経て、現在は新規サービス開発。NTT各研究所の研究のサービス化も担当。学習院大学・早稲田大学大学院非常勤講師。日本広報学会理事。

みんなでつくる復興支援プラットホーム sinsai.info とクライシスマッピング

講 演 概 要:2011年3月11日未曾有の大震災のなか、sinsai.infoは地震後4時間で立ち上がった。クライシスマッピングのUshahidiシステム上で、世界中からボランティアが貢献し、1万2千件を超える被災地からの要請・情報やボランティア情報が地図上にマップされて発信されている。また、ベースとなる地図は、ボランティアがWiki方式で作成するOpenStreetMapであり、被災後のリアルな地図を世界の人々の力で短時間に創り上げた。このようなコミュニティの力を結集させる実現技術や、プロジェクトからみえてきたコラボレーションを実現するオープンデータの力について紹介する。
講  演 者:三浦 広志様
(一般社団法人オープンストリートマップ・ファウンデーション・ジャパン 代表理事
 Sinsai.info 副責任者)
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻 博士前期課程 修了。(株)NTTデータ基盤システム事業本部にて、2003年よりオープンソースソフトウエアを推進。日本OSS推進フォーラム人材育成部会長、独立行政法人情報処理推進機構 非常勤研究員などを務める。2008年オープンストリーマップジャパン主宰として、自由な地図データの普及・推進をリード。2010年一般社団法人オープンストリートマップ・ファウンデーション・ジャパン(OSMFJ)を設立し、代表理事に就任。2011年3月11日の東日本大震災にあたって、OSMFJ有志と共にsinsai.infoプロジェクトを立ち上げ、多くのボランティアの方々とともに、被災地の復旧・復興をITから支援。


ソーシャルメディアマイニング(1G-1)

  11/4(金)14:00-15:40    座長:熊本忠彦(千葉工業大学)
  • 大規模なブログ記事時系列分析に基づく流行語候補の早期発見手法の検討
     中島伸介(京都産業大学), 稲垣陽一(きざしカンパニー), 山岡千夏,張建偉(京都産業大学), ナカモトレン, 桑原 雄 (きざしカンパニー)
  • 名詞出現頻度の時間的変化に着目した東日本大震災時のTwitterのトピックの分析
     風間一洋(NTT), 鳥海不二夫(名古屋大学), 篠田孝祐(理化学研究所),榊剛史(東京大学), 栗原 聡(大阪大学), 野田五十樹(産業技術総合研究所)
  • SNSコミュニティ成長のモデル化によるその規模と活発化決定要因の考察
     金子翔太, 小林郁太郎(東京大学)
  • スマートフォンアプリ実行ログからのインフルエンスグループの発見によるインフルエンサとイノベータの推定
     片桐雅二, 栄藤稔(NTTドコモ,大阪大学)

データ/コンテンツ管理(1G-2)

  11/4(金)14:00-15:40    座長:山口実靖(工学院大学)
  • データ処理手法の相違に基づくライフログ解析アプリケーションと入力データ品質の相関関係評価
     山下暁香, 岩木紗恵子, 小口正人(お茶の水女子大学)
  • ファイルアクセス履歴を用いた参照関係に基づくファイル検索手法
     山下訓昭, 小林隆志(名古屋大学), 横田治夫(東京工業大学), 阿草 清滋(名古屋大学)
  • 構造/テキストWebデータのためのハイブリッド問合せ言語
     袖山広輝, 只石正輝, 安永ゆい, 品川徳秀(筑波大学), 森嶋厚行(筑波大学,JST さきがけ)
  • 車載DSMSにおける静的クエリ最適化
     山口晃広(名古屋大学), 山田真大(名古屋大学), 勝沼聡, 本田晋也(名古屋大学), 佐藤健哉(同志社大学), 高田広章(名古屋大学)

検索とランキング(2G-1)

  11/4(金)16:00-17:40    座長:森嶋厚行(筑波大学)
  • 典型性を考慮した同位オブジェクトの検索方式
     藤坂達也, 湯本高行, 角谷和俊(兵庫県立大学)
  • オブジェクトの典型度分析とその検索への応用
     佃洸摂, 中村聡史, 山本岳洋, 田中克己(京都大学)
  • 重要度と時空間近接度を統合した地球科学データのランキング手法
     冨田典也, 清水敏之, 齊藤昭則, 吉川正俊(京都大学)
  • 因果関係ネットワーク構築のための要因検索法の改良
     武田真輝, 太田学(岡山大学)

ストリーム処理とストレージ(2G-2)

  11/4(金)16:00-17:40    座長:首藤一幸(東京工業大学)
  • 仮想計算機環境における二重ファイルシステム構造を考慮した仮想HDDイメージファイルの再配置
     山田将也, 山口実靖(工学院大学)
  • マルチコア環境における可換演算群の並列評価による低遅延ストリーム処理方式
     渡辺陽介, 横田治夫(東京工業大学)
  • データストリーム処理におけるレイテンシ最小化と高可用性のためのオペレータ実行方法
     上田高徳, 打田研二, 秋岡明香(早稲田大学), 山名早人(早稲田大学,国立情報学研究所)
  • I/O スケジューラの改善による仮想計算機環境におけるI/O 性能の向上
     新居健一, 山口実靖(工学院大学)

ユーザモデリングと応用(3G-1)

  11/5(土) 9:30-10:45    座長:中村聡史(京都大学)
  • ユーザの購買予定金額を考慮したブランド選択モデルの提案
     長野翔一, 市川裕介, 高屋典子, 内山匡(NTT)
  • レシピ閲覧・摂食履歴を用いた嗜好の抽出
     上田真由美(京都大学), 高畑麻理, 中島伸介(京都産業大学)
  • ホテル業界におけるクチコミ情報に基づいた顧客満足度予測モデルの構築とポジショニング分析
     藤井絵美子(関西学院大学), 植野剛, 中元政一, 東高宏(JST ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト), 加藤直樹(京都大学), 羽室行信(関西学院大学)

感性データと印象マイニング(3G-2)

  11/5(土) 9:30-10:45    座長:小林亜樹(工学院大学)
  • 複数の印象辞書を用いるテキスト印象マイニング手法の設計と評価
     熊本忠彦 (千葉工業大学), 河合由起子, 張建偉(京都産業大学), 田中 克己(京都大学)
  • 名言のための多次元感情ベクトルの生成
     高岡幸一, 灘本明代(甲南大学)
  • 楽曲時系列印象データの階層的粒度構造化による楽曲要約メタデータ生成方式
     浦木麻子, 倉林修一, 清木康(慶應義塾大学)

テキストマイニングと応用(4G-1)

  11/5(土)11:00-12:15    座長:天笠俊之(筑波大学)
  • ウェブのリンク構造と語の共起を利用したキーワード抽出に基づく情報検索結果の概念構造化
     吉永直嗣, 延原肇(筑波大学)
  • 電子書籍小説の効率的な選別のための興味喚起度に基づく「立ち読み」インタフェース
     村井聡一, 牛尼剛聡(九州大学)
  • Analyzing Collective Memory: Towards Computational History
     Adam Jatowt(京都大学), Ching-man Au Yeung(Astri)

マルチメディアとデジタルライブラリ(4G-2)

  11/5(土)11:00-12:15    座長:鈴木伸崇(筑波大学)
  • 時系列アクティブ探索による類似音楽検索システムの改良
     大西正志, 辻紗千, 獅々堀正幹, 北研二(徳島大学), 柘植覚(大同大学)
  • CRFによる参考文献文字列からの書誌要素抽出の一手法
     荒内大貴, 太田学(岡山大学), 高須淳宏, 安達淳(国立情報学研究所)
  • CRFによる論文文書画像の書誌要素推定における自動誤り検出
     井上諒平, 太田学(岡山大学), 高須淳宏(国立情報学研究所)

論文賞セッション

  11/5(土)13:15-14:50    座長:中島伸介(京都産業大学)
  • 品詞n-gramを用いた著者推定手法 -話題に依存しない頑健性の評価-
     井上雅翔, 中島泰(早稲田大学), 山名早人(早稲田大学,国立情報学研究所)
  • 推薦システムにおけるユーザ関与とユーザ満足度に関する研究
     土方嘉徳, 甲斐裕樹, 西田正吾(大阪大学)
  • ネットワーク機能コミュニティ抽出法の提案
     伏見卓恭, 斉藤和巳(静岡県立大学), 風間一洋(NTT)

技術報告セッション1(1T)

  11/4(金)14:00-15:40    座長:平手勇宇(楽天)
  • Amebaの統合ログ解析基盤を使った応用・解析事例
     株式会社 サイバーエージェント
  • クラウド時代のDB活用術
     アマゾン データ サービス ジャパン 株式会社
  • ミクシィにおけるソーシャルグラフ解析への取り組み
     株式会社 ミクシィ
  • 超高速トランザクション処理を実現するエージェント型キャッシュ
     日本アイ・ビー・エム株式会社

技術報告セッション2(2T)

  11/4(金)16:00-17:40    座長:服部司(サイバーエージェント)
  • 地域密着型情報サービスにおけるレコメンデーション技術の研究開発
     株式会社ネクスト / リッテル研究所
  • Web技術の企業導⼊への取り組みについて
     株式会社ビーコンIT
  • pgpool-IIによるPostgreSQLのレプリケーション構成の支援
     SRA OSS, Inc.日本支社
  • 大規模分散リアルタイム機械学習を支える技術と今後の展望
     株式会社 Preferred Infrastructure,NTT 情報流通プラットフォーム研究所

技術報告セッション3(3T)

  11/5(土)9:30-10:45    座長:河合英紀(NEC C&Cイノベーション研究所)
  • CRFを使ったWeb本文抽出
     サイボウズ株式会社
  • 研究・開発を促進するオープンイノベーションの意義
    -ワークショップ、企画合宿、開発合宿等の事例から

     アカデミック・リソース・ガイド株式会社

技術報告セッション4(4T)

  11/5(土)11:00-12:15    座長:戸田浩之(NTTコミュニケーションズ)
  • Customer Review Data at Rakuten Ichiba
     楽天株式会社
  • アクセス可能なDB再編成処理方式
     株式会社東芝
  • gooラボの産学連携共同研究の取り組みについて
     NTTレゾナント

WebDBポスター

  • 大規模なブログ記事時系列分析に基づく流行語候補の早期発見手法の検討
     中島伸介(京都産業大学), 稲垣陽一(きざしカンパニー), 山岡千夏,張建偉(京都産業大学), ナカモトレン, 桑原 雄 (きざしカンパニー)
  • スマートフォンアプリ実行ログからのインフルエンスグループの発見によるインフルエンサとイノベータの推定
     片桐雅二, 栄藤稔(NTTドコモ,大阪大学)
  • データ処理手法の相違に基づくライフログ解析アプリケーションと入力データ品質の相関関係評価
     山下暁香, 岩木紗恵子, 小口正人(お茶の水女子大学)
  • 構造/テキストWebデータのためのハイブリッド問合せ言語
     袖山広輝, 只石正輝, 安永ゆい, 品川徳秀(筑波大学), 森嶋厚行(筑波大学,JST さきがけ)
  • 車載DSMSにおける静的クエリ最適化
     山口晃広(名古屋大学), 山田真大(名古屋大学), 勝沼聡, 本田晋也(名古屋大学), 佐藤健哉(同志社大学), 高田広章(名古屋大学)
  • 典型性を考慮した同位オブジェクトの検索方式
     藤坂達也, 湯本高行, 角谷和俊(兵庫県立大学)
  • オブジェクトの典型度分析とその検索への応用
     佃洸摂, 中村聡史, 山本岳洋, 田中克己(京都大学)
  • 因果関係ネットワーク構築のための要因検索法の改良
     武田真輝, 太田学(岡山大学)
  • マルチコア環境における可換演算群の並列評価による低遅延ストリーム処理方式
     渡辺陽介, 横田治夫(東京工業大学)
  • データストリーム処理におけるレイテンシ最小化と高可用性のためのオペレータ実行方法
     上田高徳, 打田研二, 秋岡明香(早稲田大学), 山名早人(早稲田大学,国立情報学研究所)
  • レシピ閲覧・摂食履歴を用いた嗜好の抽出
     上田真由美(京都大学), 高畑麻理, 中島伸介(京都産業大学)
  • ホテル業界におけるクチコミ情報に基づいた顧客満足度予測モデルの構築とポジショニング分析
     藤井絵美子(関西学院大学), 植野剛, 中元政一, 東高宏(JST ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト), 加藤直樹(京都大学), 羽室行信(関西学院大学)
  • 名言のための多次元感情ベクトルの生成
     高岡幸一, 灘本明代(甲南大学)
  • ウェブのリンク構造と語の共起を利用したキーワード抽出に基づく情報検索結果の概念構造化
     吉永直嗣, 延原肇(筑波大学)
  • 電子書籍小説の効率的な選別のための興味喚起度に基づく「立ち読み」インタフェース
     村井聡一, 牛尼剛聡(九州大学)
  • CRFによる参考文献文字列からの書誌要素抽出の一手法
     荒内大貴, 太田学(岡山大学), 高須淳宏, 安達淳(国立情報学研究所)
  • CRFによる論文文書画像の書誌要素推定における自動誤り検出
     井上諒平, 太田学(岡山大学), 高須淳宏(国立情報学研究所)
  • 品詞n-gramを用いた著者推定手法 -話題に依存しない頑健性の評価-
     井上雅翔, 中島泰(早稲田大学), 山名早人(早稲田大学,国立情報学研究所)
  • 推薦システムにおけるユーザ関与とユーザ満足度に関する研究
     土方嘉徳, 甲斐裕樹, 西田正吾(大阪大学)

DBS研究会ポスター

  • ブラウザ操作ログ収集ツールを用いたWebページ閲覧行動分析
     杉田 賢治,増田 英孝,山田 剛一(東京電機大学),福原 知宏(産業技術総合研究所)
  • 多言語Wikipediaの差異情報抽出手法の提案
     藤原 裕也(甲南大学),鈴木 優(名古屋大学),灘本 明代(甲南大学)
  • 類似性を考慮したマイナースポーツ検索手法の提案
     服部 祐基,灘本 明代(甲南大学)
  • 説明からの用語検索のための緩和によるクエリ生成とページ中の位置を考慮した用語抽出
     木場 由布子,湯本 高行,新居 学,高橋 豊(兵庫県立大学)
  • デフォルメ地図検索のための地理特徴と画像特徴の依存関係を用いたユーザ要求の推定方式
     松尾 純輝,北山 大輔,角谷 和俊(兵庫県立大学)
  • 語の連想関係を用いた文章の典型性の可視化
     中林 猛,湯本 高行,新居 学,高橋 豐(兵庫県立大学)
  • Wikipediaを知識源とする日英ブログ記事集合の観点分類と言語間対照分析
     鈴木 浩子,横本 大輔,牧田 健作,宇津呂 武仁(筑波大学),河田 容英(ナビックス),福原 知宏(産総研)
  • 日本語の単語難易度推定によるVOD講義の難易度推定
     中西 聖明,木藤 善信,木村 祐介,椎名 広光,北川 文夫(岡山理科大学)
  • 投稿型サイトにおけるユーザの興味と流行を考慮したチャート型ランキングの個人化手法
     金子 鷹弥,牛尼 剛聡(九州大学)
  • ハイブリッドクラウド環境における省電力指向の負荷分散ミドルウェア開発に向けた一検討
     笠江 優美子,小口 正人(お茶の水女子大学)
  • 個人での利用を指向した インターネット情報資源の収集・変換手法
     中野 伸吾(稚内北星学園大学)
  • ページ要素をデータベースに直接結び付けるフレームワークとWebサイト設計手法
     新居 雅行
  • 正則化付きリンク構造解析を用いたコールドスタート推薦
     内藤 慎也,江口 浩二(神戸大学)
  • グラフの木分割を用いたコミュニティ発見手法
     付 興艶,岩井原 瑞穂(早稲田大学)
  • Topic-based Relevance Modeling of Social Annotations to Transactions for Collaborative Filtering
     Robert Sumi, Yutaka Kabutoya (NTT Cyber Solutions Laboratories), Tomoharu Iwata (NTT Communication Science Laboratories), Toshio Uchiyama, Ko Fujimura (NTT Cyber Solutions Laboratories)
  • XML情報検索のための動的な索引管理手法の一提案
     欅 惇志,宮崎 純(奈良先端科学技術大学院大学),波多野 賢治(同志社大学),山本 豪志朗,加藤 博一(奈良先端科学技術大学院大学)

協賛企業ポスター

  • 株式会社 サイバーエージェント
  • 株式会社ミクシィ
  • 楽天株式会社
  • (株)日立製作所 情報・通信システム社 ソフトウェア事業部
  • SRA OSS, Inc.日本支社
  • 株式会社ビーコンIT
  • アカデミック・リソース・ガイド株式会社
  • アマゾン データ サービス ジャパン 株式会社
  • 株式会社ネクスト / リッテル研究所
  • 株式会社 Preferred Infrastructure
  • NTTレゾナント株式会社
  • 株式会社はてな
  • アドバタイジングドットコム・ジャパン株式会社
  • さくらインターネット株式会社
  • サイボウズ株式会社